Aquí hay un desglose:
1. Observación y medición:
- Los científicos recopilan datos a través de experimentos u observaciones.
- Estos datos se analizan para identificar posibles diferencias entre grupos o condiciones.
2. Significación estadística:
- Las pruebas estadísticas se utilizan para determinar la probabilidad de observar la diferencia observada por casualidad.
- Se calcula un valor p, que representa la probabilidad de obtener los resultados si no hubo una diferencia real.
- Un valor p por debajo de un cierto umbral (típicamente 0.05) se considera estadísticamente significativo, lo que indica una baja probabilidad de que la diferencia se deba al azar.
3. Diferencia real:
- Si una diferencia es estadísticamente significativa, sugiere una "diferencia real" entre los grupos o condiciones.
- Esto significa que la diferencia observada probablemente se deba a un efecto genuino, no a las fluctuaciones aleatorias.
Ejemplo:
- Imagine un estudio que investiga la efectividad de un nuevo medicamento.
- Los investigadores comparan un grupo que recibe el medicamento con un grupo de control que recibe un placebo.
- Encuentran una diferencia estadísticamente significativa en la mejora de los síntomas entre los grupos.
- Esto indica que el medicamento tiene un efecto "real" en los síntomas, más allá de lo que se esperaría por casualidad.
Consideraciones importantes:
- La significación estadística no implica necesariamente una importancia práctica. Una diferencia estadísticamente significativa podría ser pequeña y no significativa en las aplicaciones del mundo real.
- La interpretación de la "diferencia real" debe considerarse junto con otros factores, como el tamaño del efecto, el tamaño de la muestra y el diseño del estudio.
En conclusión, la "diferencia real" en la ciencia significa una diferencia estadísticamente significativa entre grupos o condiciones, lo que sugiere un efecto genuino más allá de la variación aleatoria.
